Anthropic发布了名为Clio的Claude使用分析系统，旨在帮助企业用户深入了解大型语言模型的应用，同时保护用户隐私。Clio通过自动化的分析流程，将大量对话数据转化为匿名化的主题集群，无需人工干预，降低数据泄露风险。该系统分为四个阶段：属性提取、语义分群、标题摘要生成以及多层结构构建。Clio已用于分析数百万条对话，发现Claude主要用于编程、教育和商业策略等领域，同时也能识别潜在的违规行为和协调性滥用，并减少误报。Anthropic强调，Clio的开发充分考虑了伦理风险，采取多项措施确保用户隐私和系统安全。

🔒Clio系统采用匿名和数据聚合技术，将大量对话数据转化为抽象主题集群，确保用户隐私不受侵犯，同时提供分析结果。

📊Clio的分析流程分为四个阶段：对话属性提取、语义分群、主题摘要生成和多层结构构建，均由Claude系统自动执行，无需人工介入，降低数据泄露风险。

💡通过Clio，Anthropic发现Claude主要应用于编程开发、教育学习和商业策略等领域，也揭示了一些小众用途如解梦和桌游策略建议。

🛡️Clio在人工智能安全方面表现出色，能够识别潜在的违规行为，减少误报和漏报，例如区分求职简历和数据泄露，以及游戏战斗数据和危险内容。

🚨Clio还能揭示协调性滥用行为，如针对搜索引擎优化的垃圾内容生成，帮助企业更好地管理和控制大型语言模型的使用风险。

Anthropic公開了一項名為Clio的Claude使用分析系統，結合隱私保護與安全分析功能，供企業用戶更深入地了解大型語言模型的實際應用情境，並同時兼顧用戶資料的隱私安全。這套系統不僅提供關於模型使用的全面剖析，也能強化企業在人工智慧信任與安全機制的執行能力。官方表示，Clio設計的初衷是為了要解決兩大挑戰，首先是Claude等大型語言模型的應用場景廣泛且多元，進行全面偵測和理解其使用方式極具難度。第二則是用戶資料的隱私是不可妥協的基本要求。為了兼顧分析與隱私需求，Anthropic開發了一套自動化分析流程，能夠以匿名和資料聚合技術，在確保隱私的前提下，將大量對話資料轉化成為抽象的主題叢集，供使用者得以分析結果，而且不涉及具體個人資訊。Clio的運作過程分為四個階段，包括對每段對話擷取主題和語言等多種屬性，進一步執行語義分群，接著是針對每個叢集生成簡潔的標題與摘要，最後則是建置多層結構以方便分析。這些步驟由Claude系統自動化執行，不需要人工介入，因此最大程度降低了資料洩漏的風險，同時，Anthropic也設定了最低資料規模門檻，避免低頻率出現的內容導致個人遭識別的風險，並在呈現結果之前進行額外的隱私檢查。Anthropic已利用Clio探索數百萬筆對話資料，發現Claude主要被用於程式開發、教育學習和商業策略等領域，其中程式相關的使用情境占據超過10％，像是程式碼除錯和版本控制工具的解釋等。除此之外，Clio也發現Claude被許多人用於解夢、災害準備和桌上角色扮演遊戲策略建議等小眾用途。Anthropic指出，Clio在人工智慧安全領域的應用效果良好，不僅可以辨識可能的違規行為，還能協助減少誤報和漏報的問題，像是當前安全系統有時會將求職者編寫履歷的對話，誤判為資料洩漏，或是將遊戲相關的戰鬥資料，誤報為危險內容，Clio則可以有效避免這類情況發生。同時，也能揭露過去未被注意到的協調性濫用行為（Coordinated Misuse），像是針對搜尋引擎最佳化的垃圾內容生成等濫用。Anthropic強調，Clio的開發充分考量了倫理風險，包括避免系統被濫用或是用戶隱私未被完全保護的可能性。Anthropic採取資料最小化，並採取嚴格存取控制、持續性系統審查等多項措施，並對Clio功能保持透明，公開其目的與限制，藉此建立正向的人工智慧發展規範。